书目

Python数据分析(第3版)

内容简介

通过数据分析,你能够发现数据中的模式及其变化趋势,并从中获取有价值的信息。Python是流行的数据分析工具之一。本书由浅入深地讲解使用Python进行数据分析的相关知识,以及如何使用Python中的各种库来创建有效的数据管道,以便更好地进行数据分析和预测。本书共4个部分。第1部分讲解Python的基础数据知识和相关数学知识,包括Python和相关库、软件的安装与使用,以及统计学和线性代数知识。第2部分讲解探索性数据分析和数据清洗,包括数据可视化、数据检索、数据处理、数据存储、数据清洗、信号处理和时间序列分析。第3部分讲解如何使用机器学习算法进行数据分析,包括回归分析、分类技术、主成分分析和聚类算法。第4部分通过实际案例,讲解如何使用自然语言处理(NLP)和图像分析技术来分析文本和图像,以及如何使用Dask进行并行计算。本书适合想要通过Python完成数据分析的读者阅读。

作者简介

阿维纳什·纳夫拉尼(AvinashNavlani)在数据科学和人工智能方面拥有超过10年的工作经验。目前,他是一位高级数据科学家,使用高级分析技术部署大数据分析工具、创建和维护模型,并采用引人注目的新数据集来为客户改善产品和服务。在此之前,他曾是一名大学讲师,对数据科学领域的人员进行培训和教育,授课的内容包括用Python进行数据分析、数据挖掘、机器学习、数据库管理等。他一直参与数据科学领域的研究活动,并在印度的许多会议上担任主题发言人。阿曼多·凡丹戈(ArmandoFandango)利用其在深度学习、机器学习、分布式计算和计算方法方面的专业知识创造人工智能产品,曾在初创企业和大型企业担任首席数据科学家和总监。他曾为基于人工智能的高科技初创企业提供咨询服务。他撰写了《Python数据分析(第2版)》和《精通TensorFlow》等图书。他还在国际期刊和会议上发表过研究成果。伊万·伊德里斯(IvanIdris)拥有实验物理学硕士学位。他的毕业论文注重应用计算机科学。毕业后,他曾在多家公司工作,担任Java开发人员、数据仓库开发人员和QA分析师。他的兴趣包括商业智能、大数据和云计算。他喜欢编写简洁、可测试的代码和撰写有趣的技术文章。他是《Python数据分析基础教程:NumPy学习指南(第2版)》和《NumPy攻略:Python科学计算与数据分析》的作者。

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